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通信輻射源個(gè)體開(kāi)集識(shí)別中的二分類(lèi)SVDD算法
關(guān)鍵詞：輻射源個(gè)體識(shí)別 通信偵察 數(shù)據(jù)描述 支持向量機(jī) 網(wǎng)絡(luò)安全
摘要：開(kāi)集輻射源個(gè)體識(shí)別技術(shù)是在實(shí)際通信偵察條件下實(shí)現(xiàn)通信輻射源個(gè)體識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)。研究了基于二分類(lèi)支持向量數(shù)據(jù)描述（TC-SVDD）的開(kāi)集通信輻射源個(gè)體識(shí)別算法,針對(duì)傳統(tǒng)TC-SVDD算法在正類(lèi)訓(xùn)練樣本不完備的條件下對(duì)正類(lèi)測(cè)試樣本接受率較低的不足,提出了基于密度比例分類(lèi)間隔的TC-SVDD算法（DSCM-TC-SVDD）,根據(jù)兩類(lèi)正類(lèi)訓(xùn)練樣本密度的相對(duì)比例計(jì)算超球面與兩類(lèi)正類(lèi)樣本的間隔,從而提高了對(duì)正類(lèi)測(cè)試樣本正確接受的泛化能力?；?0部實(shí)際通信輻射源數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)表明,DSCM-TC-SVDD相對(duì)TC-SVDD和MCM-SVDD具有更高的確認(rèn)率,而且相對(duì)SVM具有更高的正類(lèi)分類(lèi)率。
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